%
% Constantes
%
% -------------------------------------------------------------------------
%
% Grupo 2
%

global G EPOCHS ETA ERROR_TOL BETA A B LAYERS ALPHA A_ETA_ADAP B_ETA_ADAP PERCENT M LOWER_BOUND UPPER_BOUND;
global DEVIATION DELTA;

% -------------------------------------------------------------------------
% Configuraciones con buenos resultados obtenidos
% -------------------------------------------------------------------------

ETA = 10^-7;
BETA = 1.4;

EPOCHS = 20000;

ERROR_TOL = 0.01;

% M es la cantidad de patrones
M = 200;

% Layers es un vector cuya longitud indica la cantidad de capas que tiene
% la red, y el valor de cada elemento la cantidad de neuronas que hay en
% dicha capa
LAYERS = [32 16 1];

% Valores posibles de G:
%   1: tanh
%   2: exp
%   3: lineal
G = 2;

% Funcion de error
%   1: Error cuadratico medio
%   2: Medida entr??pica
%ERROR = 1;

% Limite inferior (A) y superior (B) del intervalo de pesos
A = -0.5;
B = 0.5;

% Porcentaje de patterns dentro de las zonas en las que aparecen picos
% dentro de la funcion

PERCENT = 1.4;

% Momentum
ALPHA = 0.9;

% Eta adaptativo
A_ETA_ADAP = 10^-7;
B_ETA_ADAP = 0.5;


%Lower bound of the function
LOWER_BOUND = -3;
%Upper bound of the function
UPPER_BOUND = 3;

%DELTA = 0.1;

DEVIATION = 3.3;
